Teorema

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TEOREMA DE LÍMITE CENTRAL
El Teorema Central del Límite dice que si tenemos un grupo numeroso de variables independientes y todas ellas siguen el mismo modelo de distribución (cualquiera que éstesea), la suma de ellas se distribuye según una distribución normal.

Ejemplo: la variable "tirar una moneda al aire" sigue la distribución de Bernouilli. Si lanzamos la moneda al aire 50 veces, lasuma de estas 50 variables (cada una independiente entre sí) se distribuye según una distribución normal.
Este teorema se aplica tanto a suma de variables discretas como de variables continuas.
Losparámetros de la distribución normal son:
* Media :  n * m (media de la variable individual multiplicada por el número de variables independientes)
* Varianza :  n * s2 (varianza de lavariable individual multiplicada por el número de variables individuales)
La distribución de la media muestral de una población normal es una distribución normal con la misma media poblacional y condesviación típica el error estándar. Este hecho nos permite calcular probabilidades cuando tenemos una muestra de una variable con distribución normal y desviación típica conocida. Cuando no conocemos ladesviación típica de la variable, también podemos hacer cálculos con la distribución t de Student.

Cuando la muestra es lo bastante grande, la solución nos viene dada por uno de los resultadosfundamentales de la estadística: el teorema del límite central.

Sabemos que la distribución de la media muestral de una variable normal o bien tiene distribución normal o bien se corresponde con unat de Student. También hemos visto que si las variables originales siguen una distribución de Bernoulli, entonces su media es una proporción y, en este caso, cuando n es lo bastante grande, sudistribución muestral también es una normal. El último resultado es cierto sea cual sea la distribución de los datos originales.

Es decir, no es preciso que partamos ni de distribuciones normales ni de...
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